フリーランス求人を探すデータサイエンティストに独学でなれる？勉強方法を解説
昨今、データサイエンスの分野は急速に成長しています。
それに伴い、データサイエンティストはより一層重要な仕事と認識されつつあり需要も増加しております。
そんな中、データサイエンティストを目指したいと考えている人は多いのではないでしょうか。
本記事では、データサイエンティストになるための独学での勉強方法について解説します。
目次
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、主にビッグデータを解析し、その結果を企業の経営に役立てる仕事です。
具体的なデータサイエンティストになるにはというステップを検討する前に、まずは市場での立ち位置を確認しましょう。
仕事内容や平均年収、必要な知識やスキルについて解説します。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの業務は多岐にわたります。
代表的な仕事は以下のとおりです。
- データ活用の戦略立案
- データの収集や前処理
- データの分析
- 分析結果に関するレポート作成
- 改善案の提案
データサイエンティストはデータ活用のプロです。
そのため、データをどのように活用するのか、商品やサービスにどう役立てるのかの「戦略立案」から始まります。
戦略を立てたら必要なデータを収集し、文字データを数値に置き換えるなどの前処理を実施。
その後、アルゴリズムや統計学を用いたデータ分析を行い、結果をレポートにまとめます。
また、データを分析して終わりでなく、振り返りを行い、改善案の提案まで行うのがセットです。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストの平均年収は、510～530万円程度。
300万円以下の人もいれば、1,000万円以上を稼ぐ人もいるなど上限と下限の落差は大きいですが、平均としては500万円以上の人が多いです。
同じ業界のITエンジニアは430～460万円程度。
全業種の平均は400～420万円なので、他業種と比べてもデータサイエンティストの年収は高いといえます。
この高待遇の背景には、AI活用の拡大に伴うデータサイエンティストの将来性への期待の高さがあります。
データサイエンティストに必要な知識やスキル
データサイエンティストはデータ活用のプロです。
そのため、プログラミングや数字に強くなければなりません。
とくに必要な知識やスキルとして、次のものがあげられます。
- 数学や統計学に関する基礎知識
- プログラミングのスキル
- データ処理とデータベースの知識
- 機械学習に関する知識
- 対象となるビジネスの知識
- コミュニケーション能力
数学や統計学に関する基礎知識
データを扱ううえで、数学や統計学は必要不可欠です。
膨大なデータから抽出や分析を行う際、統計学的手法を用います。
また、ビッグデータの解析には機械学習を用いるシーンも多く、線形代数や微分積分といった数学的知識も必要です。
数学に苦手意識がある文系出身者の方も、まずは基礎から段階的に学ぶことで独学での習得は十分に可能です。
プログラミングのスキル
データサイエンティストの仕事では、プログラミングを扱う場面が多いです。
「R言語」や「Python」と呼ばれるプログラミング言語がよく使われます。
データサイエンスの仕事では、データから仮説を立て、検証を行います。
その際に膨大なデータから、それぞれのデータの関係性や傾向を掴んでおかなければなりません。
膨大なデータを効率的に処理するためにも、プログラミングが必要不可欠です。
データ処理とデータベースの知識
データサイエンティストには、ビッグデータの処理やデータベースの知識も必要です。
ビッグデータは膨大かつ高度な管理体制の構築が不可欠なので、処理するにあたって専門知識が必要となります。
データを解析したり、環境を構築したりする場合も、セキュリティ要件やスケーラビリティ（将来想定されるシステムの規模拡大に合わせた構築）など、データベース知識が必須です。
機械学習に関する知識
データサイエンスでは機械学習を用いた実装も行います。
たとえば、教師あり学習（学習データに正解を与える手法）や、教師なし学習（学習データに正解を与えない手法）、強化学習や深層学習など。
機械学習のさまざまな学習方法を身につけ、シーンに応じて使い分けられるスキルが求められます。
対象となるビジネスの知識
データ分析は経営に役立てるための手段です。
最終的にはビジネスで使われるため、データサイエンティスト自身が、対象となるビジネスの理解を深めておく必要があります。
データ分析を行う業種業態の特徴や傾向はもちろん、ビジネスモデル、事業成長にどうつながるのかなど、ビジネス全般の知識が必要です。
コミュニケーション能力
データサイエンティストの仕事はチームで動くことが多いため、コミュニケーション能力も重要です。
たとえば、データの分析結果を簡潔に相手に伝えられたり、相手の発言や報告の意図を読み取ったりできなければ、業務も円滑に進みません。
ときに、口頭やテキストでの表現だけでなく、グラフやチャートを使ってのプレゼン能力も求められるでしょう。
独学でデータサイエンスを勉強するメリット
独学でデータサイエンスを勉強するメリットとして次のものがあげられます。
- 自分のペースで学習を進めることができる
- 費用を抑えて学習できる
- 必要な知識のみ学習できる
自分のペースで学習を進めることができる
独学のメリットとして、自分のペースで勉強できることがあげられます。
普段本業で忙しくてまとまった時間を確保できない人でも、スキマ時間でコツコツ学習できます。
学生であれば長期間休みに集中的に取り組むこともできるでしょう。
従来のスケジュールを崩さず自分のペースで進められるのは、独学の大きなメリットです。
費用を抑えて学習できる
独学では自分で本を買ったり、動画を見たりしながら勉強します。
スクールに通わずに知識やスキルを身につけられるため、費用を大幅に抑えられます。
参考書や問題集にかかるコストは数千円程度です。
YouTubeをはじめインターネット上に公開されているコンテンツを活用すれば、無料からでも学べます。
必要な知識のみ学習できる
スクールや研修に参加すると、必要のない知識やスキルの講座も受講しなければならない場合があります。
その点独学では、本当に必要なものだけを学べます。
すでに基本知識がある場合、初歩的な内容を飛ばしたり、未習得のプログラミング言語だけを学べたりと、融通が利きやすいです。
独学でデータサイエンティストになる勉強方法
独学でデータサイエンティストになるための代表的な勉強法として、次のものがあげられます。
- 書籍を使って勉強する
- 学習サイトで勉強する
- 動画教材で勉強する
書籍を使って勉強する
書籍を使った勉強は、データサイエンティストのオーソドックスな方法です。
「データサイエンティスト」という職種だけでも多種多様な書籍があります。
なかでも、カテゴリーは次の3つに分類可能です。
- データサイエンスの「基礎知識」や「理論」を学べる本
- データサイエンスの「数学的知識」を学べる本
- データサイエンスと「プログラミング」に関する本
未経験の場合は、基礎知識を学べる本から読み始めるのがおすすめです。
データサイエンスの大枠を掴めたら、興味のある本を読み進めていきましょう。
学習サイトで勉強する
学習サイトを活用するのも、おすすめ勉強法のひとつです。
インターネット上には、データサイエンスに関する知識を学べるサイトが数多くあります。
たとえば、スキマ時間でプログラミングを学べるサイト、AIや機械学習の実践ができるサイト、エンジニアに質問できるサイトなど。
さまざまなジャンルの学習サイトがあるので、学びたい内容に合わせて活用すると良いでしょう。
「書籍だけでは飽きてしまう」「勉強にメリハリが欲しい」といった方にもおすすめです。
動画教材で勉強する
動画教材を使うのも、データサイエンスの学習におすすめです。
書籍は自主的に読み進めなければ知識がインプットされません。
その点動画は受動的なので、本を読むのが苦手な人にとっては、頭に入りやすく、イメージも掴みやすいでしょう。
代表的なプラットフォームではYouTubeがあげられます。
「データサイエンス 〇〇（学びたい内容）」と検索すれば、解説動画や実践動画が出てくるでしょう。
動画教材に特化プラットフォームとしては「Udemy」がおすすめです。
データサイエンティストになるための勉強ロードマップ
未経験の状態から独学でプロを目指すためのロードマップをご紹介します。
次の7ステップに分かれます。
- データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル・知識を知る
- どの分野に特化したデータサイエンティストになるのか考える
- 統計学・機械学習・数学の知識を習得する
- Web・IT・プログラミングの基礎を習得する
- データ分析を実際にしてみる
- ポートフォリオの作成
- 就職・転職活動を行う
データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル・知識を知る
まずは、仕事内容や必要な知識・スキルなど、データサイエンティストの大枠を掴むところから始めましょう。
新卒として就業を目指す学生の方は、企業の求める要件を正しく理解することが大切です。
【データサイエンティストの仕事内容】
- データ活用の戦略立案
- データの収集や前処理
- データの分析
- 分析結果に関するレポート作成
- 改善案の提案
【データサイエンティストに必要な知識やスキル】
- 数学や統計学に関する基礎知識
- プログラミングのスキル
- データ処理とデータベースの知識
- 機械学習に関する知識
- 対象となるビジネスの知識
- コミュニケーション能力
各項目の中でも、知識やスキルは細かく分かれます。
全体像を掴みながら、具体的にどのようなことを勉強すれば良いのかイメージを掴んでおくと、後のステップがスムーズに進みます。
どの分野に特化したデータサイエンティストになるのか考える
データサイエンティストの中でも、分野がいくつかに分かれます。
データサイエンティストの種類には以下のものがあげられます。
- データアナリスト：データの収集や分析を行う
- 機械学習エンジニア：データサイエンスにおいて機械学習に特化したエンジニア
- データエンジニア：扱うデータの環境構築を行うエンジニア
上記は代表例ですが、他にも分野は細かく分かれています。
データサイエンティストとして何を成し遂げたいのか、興味がある分野は何なのか、などを掘り下げながら、特化させたい分野を決めましょう。
統計学・機械学習・数学の知識を習得する
仕事内容や必要スキル、方向性が定まったら、本格的な学習に進みます。
最初に学んでおきたいのが、統計学や機械学習、数学の知識です。
これらはデータサイエンティストにとって必要不可欠な知識であり、日常的に使います。
統計学や数学は、膨大なデータの中から規則性や傾向を見つけたり、データの変化を把握したりするために必要です。
また、昨今のトレンドである「機械学習」も必須で学んでおきたいジャンルといえます。
Web・IT・プログラミングの基礎を習得する
統計学や数学の基礎知識を学んだら、続いてプログラミングの習得に移ります。
データサイエンティストに必要なプログラミング言語は、「R言語」「Python」「SQL」の3つ。プログラミングが初めてであれば「Python」と「SQL」から学ぶのがおすすめです。
データ分析を実際にしてみる
プログラミングの基本を押さえたら、実践に移りましょう。
以下のような手順を踏んでデータ分析を進めます。
- 課題を決める
- 仮説を立てる
- データを収集する
- データを可視化する
- 機械学習モデルを作る
- 機械学習モデルを評価する
まずは、テーマとなる「課題」を設定し、課題に対してどのようなアプローチをすれば解決されるかの「仮説」を立てます。
その後、実際にデータを収集し、活用するために可視化します。
データの可視化を終えたら、コンピューターによるデータ分析を効率化するために「機械学習モデル」を構築し、評価しましょう。
ポートフォリオの作成
統計学や数学の基礎知識、プログラミングスキルを習得し、データサイエンスの実践までを行ったら、ポートフォリオの作成に進みましょう。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経験、実績をまとめた資料のことです。
良質なポートフォリオを作ることで、実務経験がなくても、自分のスキルを証明できます。
相手からの印象が変わり、就職や転職活動にも有利に働きます。
就職・転職活動を行う
ポートフォリオを作成したら、いよいよ就職・転職活動をスタートさせましょう。
企業側の採用基準を理解し、自分がどのように貢献できるかを論理的に説明することが成功の鍵となります。
就職・転職活動を進めるにあたって、自分のスキルや経験をまとめる「職務履歴書」を作り、提出する必要があります。
書類選考通過後の面接対策も必要です。
フリーランスや副業としてデータサイエンティストになる場合は、PCやインターネットなど作業環境を整えましょう。
副業の場合は、会社の就業規則を確認するなどして、副業をしても問題ないか確認してください。
独学でデータサイエンティストを目指す際に役立つ資格
独学でデータサイエンティストになるのは簡単ではありません。
知識がない場合、努力を重ね、みずからの市場価値を高める必要があります。
自分の知識やスキルを示すためにも「資格」の取得がおすすめ。
ここでは、独学でデータサイエンティストを目指す際に役立つ資格をいくつかご紹介します。
基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は、IPA（情報処理推進機構）が運営する試験です。
この資格をもつことで、ITを活用した製品やサービス、システムを作るうえでの基礎知識や技能を示せます。
出題は「科目A」と「科目B」に分かれ、前者はマークシート方式、後者は長文読解式です。
科目Aではネットワークやセキュリティ、財務、マーケティングまで幅広く出題され、科目Bではデータの構造やアルゴリズムの細かい部分の解答も求められます。
この試験を受けるシステムエンジニアやプログラマーは多く、データサイエンティストにも役立ちます。
データサイエンティスト検定・リテラシーレベル
データサイエンティスト協会が運営する検定で、データサイエンス力やデータエンジニアリング力、ビジネス力などを問われます。
検定では「見習いレベル」「独り立ちレベル」「棟梁レベル」「業界を代表するレベル」の4つに分けられており、レベルが上がるにつれて難易度が上昇します。
レベル1の「見習いレベル」でも、プロジェクトにアサインされ、課題解決できる基礎知識が身につきます。
レベル2の「独り立ちレベル」では、プロジェクト全体を俯瞰し、マネジメントできるスキルを習得可能。
データサイエンティストを学びたいビジネスパーソンや学生が多いです。
統計検定・データサイエンス基礎
統計検定・データサイエンス基礎は、統計質保証推進協会が運営する検定です。
データサイエンスに必要な「統計思考力」と「活用力」を評価するための検定で、データ分析の基礎やデータマネジメント、記述統計的手法、クロス集計分析など幅広い知識・スキルレベルを測ります。
Excelを用いた出題方式が特徴です。Excelでの処理結果をもとに、選択式の問題や数値・テキストの入力で回答を行います。
合格のためには、「数学Iのデータ分析」「数学Bの統計的な推測」「数学Cの数学的な表現の工夫」など、高校で学ぶ数学的な知識も必要です。
G検定
G検定は、日本ディープラーニング協会が運営する「ジェネラリスト向け」の検定です。
データサイエンティストをはじめ、ディープラーニングやAI、機械学習を用いる業務の従事者、これから目指す人向けに設計されています。
ひと口に「ディープラーニング」といっても出題範囲は幅広いです。
AIの歴史から基礎知識、最新事例や法律分野まで多岐にわたります。深層生成モデルや画像認識分野での応用、ロボティクスなど、ディープラーニングの手法についても問われます。
まとめ｜独学でデータサイエンティストになる事は可能か？
独学でもデータサイエンティストになることは可能です。
しかしIT業界やデータ分析に関する知識がない場合、数学や統計学の基礎知識やビジネス的なスキルを磨く必要があります。
自身の知識やスキルレベルを示すためにも、資格の取得がおすすめです。
業務でも十分に活かせる知識やスキルを身につけたうえ、万全の体制で、データサイエンティストへの就職や転職を検討しましょう。
また、就職をゴールとせず、その後の多様なキャリアパスを見据えて継続的に学習を続けることが重要です。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
